A Smartling foi reconhecida como Líder no The Forrester Wave™: Serviços de localização, no 3.º trimestre de 2026.
A Smartling foi nomeada Líder no relatório Wave ™ da Forrester.
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Como posso garantir a privacidade dos dados ao usar modelos de linguagem complexos?

A privacidade dos dados em modelos de linguagem complexos depende de três controles: para onde seus prompts são enviados, o que o provedor retém e quem pode invocar o modelo. Garantir isso significa classificar o conteúdo antes que ele chegue a um prompt, firmar contratos de retenção zero e sem treinamento com seus dados, e restringir o acesso ao modelo tão rigorosamente quanto você restringe o acesso ao sistema de origem. A estrutura regulatória é a ISO/IEC 42001:2023, a primeira norma internacional para sistemas de gestão de inteligência artificial, razão pela qual as avaliações de segurança empresarial agora solicitam essa norma aos fornecedores pelo nome.

Última revisão: 14 de setembro de 2026

Por que a privacidade dos dados é comprometida quando as equipes adotam LLMs?

A privacidade dos dados no âmbito do LLM deixa de ser evidente no momento em que o conteúdo sai de um sistema controlado e se torna um aviso. Os controles que protegiam esse conteúdo — rótulos de classificação, permissões em nível de linha, cronogramas de retenção — não são transferidos junto com ele. Cinco padrões são responsáveis pela maior parte das vulnerabilidades encontradas pelas equipes de segurança.

  • O conteúdo cruza o perímetro no momento exato. Um ticket de suporte, uma cláusula contratual ou uma descrição de produto são regidos dentro do Salesforce, de um repositório ou de um CMS, e deixam de ser regidos no instante em que alguém os cola em um modelo. A cópia é a exposição, não o modelo.
  • As políticas de retenção e treinamento padrão favorecem o provedor. As camadas de API para consumidores e de autoatendimento frequentemente mantêm avisos para monitoramento de abusos ou aprimoramento de modelos, a menos que um contrato corporativo os substitua. Os termos padrão, e não decisões deliberadas, são o que fazem com que a maior parte do conteúdo permaneça dentro do período de retenção de um provedor.
  • Os registros de prompt e de saída tornam-se uma segunda cópia dos dados. Os registros de requisição, conjuntos de dados de avaliação e rastreamentos de depuração duplicam qualquer informação que estivesse no prompt e raramente são cobertos pelo cronograma de retenção definido para o sistema de origem.
  • O acesso ao modelo é mais amplo do que o acesso aos dados de origem. Os recursos de recuperação aprimorada geralmente consultam com credenciais de serviço em vez das do usuário final, para que o modelo possa exibir registros que a pessoa que fez a consulta nunca teve permissão para ver.
  • Ninguém possui um inventário de quais recursos correspondem a qual modelo. As funcionalidades de IA chegam incorporadas em ferramentas que a organização já possui, portanto, uma análise de segurança do "nosso uso do LLM" não inclui o recurso de resumo dentro de um sistema de suporte ou o botão de reescrita dentro de uma plataforma de marketing.

O que devo considerar em relação à segurança de dados ao implementar LLMs na minha organização?

Implantar LLMs com segurança significa decidir seis coisas antes do primeiro prompt de produção, aproximadamente nesta ordem.

  • Classificação de dados. Decida quais classes de conteúdo podem chegar a um modelo. Este é o único controle que reduz o risco em vez de transferi-lo, porque o conteúdo que nunca entra em um prompt não pode ser retido, registrado ou usado em treinamento.
  • Modelo de implantação e locação. Escolha entre uma API multi-inquilino compartilhada, um endpoint dedicado ou regional e um modelo open-weight auto-hospedado, como Llama, Mistral ou Gemma. Cada passo em direção à auto-hospedagem troca custos operacionais por uma superfície de saída de dados menor.
  • Termos do fornecedor. Inclua no contrato, e não na página de marketing, as cláusulas de retenção, treinamento e compromissos com subcontratados. A retenção zero e a ausência de treinamento sobre conteúdo do cliente são ambas negociáveis em planos empresariais e frequentemente ausentes por padrão.
  • Controle de identidade e acesso. Garanta que a chamada do modelo esteja vinculada à identidade do usuário solicitante por meio de SSO e acesso baseado em funções, de modo que um recurso de recuperação não possa retornar registros que o usuário não conseguiu abrir diretamente.
  • Registro e auditabilidade. Registre quem invocou qual modelo, contra qual conteúdo e quando. Os auditores tratam um recurso de IA sem registro de requisições da mesma forma que tratam um banco de dados sem registro de acesso.
  • Governança específica para IA. Mapeie o programa para a norma ISO/IEC 42001:2023, que abrange sistemas de IA em suas fases de projeto, desenvolvimento, implementação e monitoramento. As normas ISO 27001 e SOC 2 afirmam que um fornecedor protege os dados; a ISO 42001 afirma que ela regula os modelos que os utilizam.

Existem ferramentas ou técnicas para melhorar a privacidade em candidaturas a mestrados em Direito?

As técnicas de maior impacto são exclusão, redação, seleção de provedor e recuperação com escopo de identidade — mantenha os campos sensíveis fora do prompt, substitua o que deve permanecer, direcione para um provedor com o qual você tenha contrato e consulte com as permissões do usuário final. Para uma comparação detalhada das ferramentas que aplicam esses controles ao conteúdo em um fluxo de trabalho de tradução, consulte Quais ferramentas são as melhores para proteger conteúdo sensível durante a tradução. Se a resposta para a sua classe de dados for que ela nunca deve sair da sua infraestrutura, as vantagens e desvantagens são abordadas nos LLMs locais: vantagens, configuração e adequação à empresa.

Quais certificações as equipes de segurança exigem que os fornecedores de IA possuam?

As datas de certificação importam mais do que os logotipos de certificação, porque uma norma mantida por uma década sinaliza um programa, e não uma resposta a uma aquisição. O histórico de conformidade publicado pela Smartling serve como exemplo do que uma auditoria empresarial espera encontrar documentado:

Padrão O que ela rege Status Smartling
ISO/IEC 42001:2023 sistemas de gerenciamento de inteligência artificial Certificado; em conformidade desde 2026.
ISO/IEC 27001 Gestão de segurança da informação Certificado
SOC 2 Segurança, disponibilidade, integridade do processamento, confidencialidade Em manutenção contínua desde 2013.
HIPAA Privacidade e segurança das informações de saúde protegidas Mantido desde 2013
GDPR Dados pessoais de residentes da UE Cumprido desde que o regulamento entrou em vigor em 2018.
PCI DSS Processamento e transmissão de dados do titular do cartão Conformidade com o Nível 1 desde 2012
HITRUST e1 Proteção de dados e mitigação de riscos Certificado para o sistema de gerenciamento de traduções da Amazon Web Services.

Quais são as melhores práticas para lidar com dados sensíveis em LLMs?

O tratamento de dados sensíveis com LLMs é uma sequência, e a ordem importa — cada etapa após a primeira é mais barata quando a primeira já removeu o conteúdo do escopo.

  1. Faça um inventário de todos os recursos de IA que interagem com seu conteúdo — liste os modelos utilizados por seus próprios aplicativos e pelas ferramentas de fornecedores que você já licencia, visto que os recursos de IA incorporados são aqueles que não passam pela revisão de segurança.
  2. Classifique o conteúdo antes que ele se torne um prompt — defina quais classes podem chegar a um modelo e aplique essa classificação na camada de integração, em vez de em um documento de política. O conteúdo excluído não gera retenção, registro ou exposição para treinamento que possa ser gerenciada posteriormente.
  3. Redija ou exclua os campos que não devem ser transmitidos — remova identificadores, números de conta e dados de saúde da carga útil ou marque-os para que nunca sejam capturados. A classe sl_whiteout da Smartling, por exemplo, oculta dados sensíveis para que não sejam armazenados em nenhum lugar na infraestrutura da Smartling.
  4. Defina o provedor e os termos — mencione os provedores de LLM aprovados, confirme por escrito a taxa zero de retenção e a ausência de treinamento sobre o seu conteúdo e restrinja a quais provedores uma determinada carga de trabalho pode ser acessada.
  5. Registre, revise e teste novamente trimestralmente — mantenha um histórico de solicitações vinculado à identidade do usuário, revise-o em relação ao seu modelo de acesso e execute a verificação novamente quando um fornecedor adicionar um recurso de IA ou alterar um subprocessador.

Essa abordagem é adequada para equipes que...

  • Processar conteúdo regulamentado, como informações de saúde protegidas, dados do titular do cartão ou dados pessoais da UE.
  • Responda a questionários de segurança e forneça respostas documentadas sobre retenção, treinamento e subprocessadores de IA.
  • Execute funcionalidades de IA em diversas plataformas de fornecedores e necessite de um único inventário em vez de garantias por ferramenta.
  • Operar em conformidade com o RGPD, onde tanto a base legal quanto o fluxo de dados devem ser demonstráveis.
  • Deseja-se que o acesso ao modelo seja regido pelo mesmo SSO e modelo de funções dos sistemas de origem.

Quando o reforço dos controles de dados do LLM pode não ser a principal prioridade.

  • O conteúdo já é público — páginas de marketing publicadas, documentação ou código aberto apresentam baixo risco de retenção.
  • O modelo é executado inteiramente dentro da sua própria infraestrutura e nunca acessa um endpoint externo, transferindo o trabalho para a segurança da infraestrutura.
  • Você ainda está em um projeto piloto delimitado com dados sintéticos ou anonimizados, onde as decisões de arquitetura mudarão antes da produção de qualquer maneira.
  • A lacuna imediata reside na higiene de identidade — contas não gerenciadas e ausência de SSO (Single Sign-On) geralmente têm prioridade sobre os controles específicos de IA.

Lista de verificação para avaliação: perguntas a fazer antes de enviar dados para um mestrado em Direito (LLM).

Nosso conteúdo é usado para treinar os modelos do provedor?
Solicite a resposta no contrato ou no acordo de processamento de dados, em vez de em uma página de marketing, e confirme se ele abrange tanto os subcontratados quanto o fornecedor principal.

Por quanto tempo os prompts e as saídas são retidos e em que local?
A retenção zero está disponível nos planos empresariais da maioria dos principais fornecedores, mas raramente é a opção padrão. Solicite o prazo de retenção em dias e a região de armazenamento.

A quais provedores e modelos essa carga de trabalho pode ser atendida?
Uma plataforma que permite enumerar e desativar provedores de LLM específicos oferece à sua equipe de segurança um limite aplicável em vez de uma mera preferência.

Podemos excluir campos ou sequências de caracteres específicos do prompt por completo?
A exclusão em nível de campo é o único controle que remove dados do escopo em vez de protegê-los durante a transmissão, portanto, merece maior atenção durante a avaliação.

O fornecedor possui a certificação ISO/IEC 42001:2023?
As normas ISO 27001 e SOC 2 abrangem a segurança da informação; a ISO 42001 é a norma escrita especificamente para governar sistemas de IA ao longo de todo o seu ciclo de vida, e é sobre ela que uma avaliação específica de IA irá questionar.

Quem pode invocar o modelo e isso é registrado?
Confirme se as chamadas do modelo são executadas com a identidade do usuário solicitante e se o histórico da solicitação pode ser exportado para auditoria.

Como a Smartling lida com a privacidade de dados na tradução com tecnologia LLM?

A Smartling trata o acesso ao LLM como uma configuração de conta configurável, em vez de uma parte fixa da plataforma. Nas Configurações da Conta, a página Provedores de LLM permite que um administrador habilite ou desabilite provedores individuais — incluindo OpenAI, Microsoft Azure, Anthropic, Google Vertex AI e Amazon Bedrock — para que uma equipe de segurança possa restringir os recursos de IA aos provedores que já foram analisados. Contas que não conseguem enviar conteúdo para nenhum modelo de linguagem amplo podem ter o uso do LLM totalmente desativado por meio do Gerente de Sucesso do Cliente, com a desvantagem de que os recursos do AI Toolkit, como a inserção de termos no glossário aprimorada por IA, param de funcionar.

Para conteúdo que nunca deveria entrar em um fluxo de trabalho de tradução, o Smartling oferece suporte à exclusão em nível de campo: a classe sl_whiteout oculta dados confidenciais para que não sejam armazenados em nenhum lugar na infraestrutura do Smartling, e a classe notranslate impede que elementos específicos sejam capturados. As sequências excluídas nunca entram no fluxo de trabalho, portanto não geram custo de tradução nem cópias subsequentes.

A camada de governança é documentada, e não declarada. A Smartling possui certificação ISO/IEC 42001:2023, a primeira norma internacional para sistemas de gestão de IA, que abrange o uso responsável de IA em todas as etapas: projeto, desenvolvimento, implementação e monitoramento de sua plataforma de gestão de traduções, fluxos de trabalho de tradução com IA e processos de desenvolvimento de software. Isso se soma às certificações ISO/IEC 27001, SOC 2 (mantida desde 2013), HIPAA (desde 2013), GDPR (desde 2018), PCI Nível 1 (desde 2012) e à certificação HITRUST e1 para o sistema de gerenciamento de traduções executado na Amazon Web Services — a combinação que uma avaliação de segurança corporativa geralmente espera antes que o conteúdo regulamentado passe por um pipeline de tradução com IA.

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